高光谱遥感技术已经成为遥感发展的前沿，高光谱遥感影像分类是遥感应用不可缺少的关键环节，分类精度又直接影响分类效果。通过采用推理及样本学习等方式从数据中获得相应的理论，本书针对高光谱遥感影像数据的高维特性，在系统分析和总结机器学习、智能计算、信息论基本理论和方法的基础上，从高维数据降维、波段特征选择与特征提取、分类器的构造和参数优化等角度展开高光谱遥感影像分类的研究。全书共8章，分析了高光谱遥感影像的研究现状，指出了当前高光谱遥感影像分类所存在的问题，在机器学习、智能计算算法理论研究的基础上，结合实例，详细介绍了改进的机器学习、智能计算算法及其在遥感分类处理中的应用情况。
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